大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用教學(xué)課件第1章-大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用

BigDataTechnologyandApplicationCONCENTS目錄第1章大數(shù)據(jù)技術(shù)概述第2章大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理第3章大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)第4章大數(shù)據(jù)分析挖掘-分類第5章大數(shù)據(jù)分析挖掘-回歸CONCENTS目錄第6章大數(shù)據(jù)分析挖掘-聚類第7章大數(shù)據(jù)分析挖掘-關(guān)聯(lián)規(guī)則第8章大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)第9章電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用第10章其他行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用cont.第1章大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)應(yīng)用010203主要內(nèi)容大數(shù)據(jù)技術(shù)

什么是大數(shù)據(jù)01020304大數(shù)據(jù)是指大小超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具的獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集?！溈襄a新一代的技術(shù)與架構(gòu)體系，它被設(shè)計(jì)用于在成本可承受的條件下，通過高速采集、發(fā)現(xiàn)和/或分析等手段，從海量、多樣化的數(shù)據(jù)中提取經(jīng)濟(jì)價(jià)值?！狪DC大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)?！狦artner大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集。—維基百科什么是大數(shù)據(jù)？1如何理解大數(shù)據(jù)？從數(shù)據(jù)自身特征如何理解大數(shù)據(jù)？從數(shù)據(jù)處理方法

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的需求，需要根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)的常規(guī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行變革，形成適用于大數(shù)據(jù)發(fā)展的全新體系架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理和分析。如何理解大數(shù)據(jù)？從人類認(rèn)知方式

大數(shù)據(jù)與三個(gè)重大的思維轉(zhuǎn)變有關(guān)：首先，要分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠分析少量的數(shù)據(jù)樣本；其次，樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜，而不再追求精確性；最后，不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系?！猇iktorMayer-Sch?nberger大數(shù)據(jù)技術(shù)2數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)日志

幾乎所有的數(shù)字設(shè)備在運(yùn)行過程中，都會(huì)將有關(guān)自身運(yùn)行的信息記錄到日志文件中。日志數(shù)據(jù)包含豐富的信息，具有很高的實(shí)用價(jià)值。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

綜合運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、分詞系統(tǒng)、任務(wù)與索引系統(tǒng)等技術(shù)，從互聯(lián)網(wǎng)海量信息中獲取非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集傳感器采集

在信息時(shí)代，傳感器已經(jīng)成為人類生產(chǎn)、生活、科研等活動(dòng)中的重要工具，源源不斷地向人類提供宏觀與微觀的各種信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)規(guī)約去除噪聲數(shù)據(jù)，合并或清除重復(fù)數(shù)據(jù)，糾正或刪除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，處理缺失數(shù)據(jù)，糾正數(shù)據(jù)中的不一致性。整合來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，存放在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中，包括模式集成、冗余數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)值沖突的檢測與處理等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成適合挖掘的形式。在不損害挖掘結(jié)果準(zhǔn)確性的前提下，通過有效的數(shù)據(jù)采樣和屬性選擇，縮小數(shù)據(jù)集的規(guī)模，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理分布式文件系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理中最基礎(chǔ)、最核心的組成部分。目前常用的有Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、Google分布式文件系統(tǒng)（GFS，已演化成Colossus系統(tǒng)）、淘寶文件系統(tǒng)（TFS）等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理分布式數(shù)據(jù)庫

構(gòu)建于分布式文件系統(tǒng)之上，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理和快速查詢。分為傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）和新型數(shù)據(jù)庫（NewSQL）。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)成熟，代表產(chǎn)品有Oracle、SQLServer和MySQL。NoSQL數(shù)據(jù)庫具有自由靈活的數(shù)據(jù)模型，適宜存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且擴(kuò)展方便。NewSQL是一類新型的分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，融合了NoSQL和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析與挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)行為，從而自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和獲取新知識(shí)新技能，并通過經(jīng)驗(yàn)知識(shí)改善自身的性能。分為監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和半監(jiān)督式學(xué)習(xí)。統(tǒng)計(jì)分析以概率論為基礎(chǔ)，對(duì)大量隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、建模，從而推斷出其中存在的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。數(shù)據(jù)挖掘從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)展現(xiàn)與可視化科學(xué)可視化

主要面向科學(xué)實(shí)驗(yàn)與工程測量數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理等技術(shù)，將具有空間幾何特征的數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的時(shí)空現(xiàn)象和規(guī)律通過三維、動(dòng)態(tài)模擬等方式表現(xiàn)出來。信息可視化

主要面向沒有明顯幾何屬性和空間特征的數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、視覺設(shè)計(jì)、人機(jī)交互、心理學(xué)等學(xué)科中的技術(shù)和理論，用可視化的形式展現(xiàn)抽象數(shù)據(jù)中隱藏的特征、關(guān)系和模式等。大數(shù)據(jù)應(yīng)用3政府管理市場監(jiān)管社會(huì)管理政府?dāng)?shù)據(jù)開放與社會(huì)創(chuàng)新工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)市場營銷環(huán)節(jié)售后服務(wù)環(huán)節(jié)商業(yè)領(lǐng)域金融行業(yè)零售行業(yè)物流行業(yè)廣告業(yè)……公共服務(wù)電信行業(yè)交通管理

醫(yī)療衛(wèi)生

教育行業(yè)

環(huán)境保護(hù)……習(xí)題1.1什么是大數(shù)據(jù)